Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
고속도로의 확장이나 대체 노선의 신설은 막대한 비용이 소요되며 장기간의 건설이 필요하다. 따라서 미국, 영국, 독 일 등 다수의 국가에서는 단기간에 저비용을 투자하여 고속도로의 용량(capacity)을 증가시키는 길어깨차로제1)로 이 를 대체하고 있다(Kim, 2017). 고속도로 길어깨차로제는 정체 때문에 고속도로 본선의 통행속도가 60km/h 이하로 떨어지면 길어깨로의 통행을 허용하는 제도이다(Hwang and You, 2013). 고속도로 길어깨차로제는 용량 증대를 목 적으로 차로 확장과 같은 추가적 조치가 필요하지 않으며, 국내 2007년 9월 최초 시행 이후 지·정체 해소에 큰 효과를 보아 시행 구간이 점차 확대되고 있는 추세이다(Bae et al., 2018). 현재는 2020년 기준 국내 44개 구간 250.38km 를 운영 중이다.
다만, 본래 길어깨(shoulder)는 고속도로를 주행하는 이용자들의 시각적 편안함, 위급 시 차량의 대피 장소 등으로 이용되는 공간이지만 길어깨차로제의 시행 시에는 기존 횡단 폭에 주행 경로를 추가로 설치하여 차로 폭을 축소(3.6m 에서 3.5m)시키고 길어깨의 본래 기능을 중단하기 때문에 주행 안전성 측면에서 문제를 야기할 수 있다(Kim, 2017). 즉, 길어깨 기능의 중단과 길어깨차로 개방 및 폐쇄로 인한 혼란 등으로 인하여 교통사고 위험이 증가할 수 있다는 염려 가 존재한다. 이러한 단점으로 인해 해외에서도 매우 단거리 구간에 대하여 일시적으로 용량(capacity)을 확대시키기 위하여 예외적으로 시행하는 교통운영 전략이다. 따라서 길어깨차로제의 시행이 교통 안전에 미치는 영향을 데이터를 기반으로 심도있게 분석할 필요가 있으며 용량 증대와 지정체 해소에 탁월한 효과를 보이는 만큼 실제 교통류의 속도, 교통량 개선 효과를 분석할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 길어깨차로제의 시행에 따른 안전성과 이동성 개선 여부를 분석하는 것이다. 안전성 분석은 사전· 사후 분석 방법 중 분석대상구간과 유사한 비교대상구간의 교통사고 건수 비교를 통해 개선사업의 효과를 분석하는 비 교그룹방법(comparison-group Method, CG-Method)을 이용하여 길어깨차로제의 시행이 교통사고 감소에 미친 영 향을 분석하고자 한다. 추가적으로 길어깨차로제 시행 이력 데이터와 부합하는 교통사고 상세 데이터를 통해 교통사고 의 원인이 길어깨차로제의 시행인 교통사고를 추출하며 그 양상을 분석하고자 한다. 이동성 분석은 고속도로의 콘존 (congestion zone)별 구간 속도, 구간 교통량 데이터를 통해 길어깨차로제 시행으로 인한 교통류 흐름의 개선 효과를 판단하고자 한다. 이동성 분석의 교통류 흐름 개선 효과는 길어깨차로제의 시행 전·후 월의 교통량, 속도 변화를 Boxplot 그래프로 시각화 한 후 고속도로 내 교통 상황별 서행, 지체시간을 분석한다. 또한 통행시간지표(travel time index, TTI), 계획통행시간지표(planning time index, PTI), 평균통행시간지수(buffer index, BI), 소통일관성지 수(traffic consistency index, TCI) 등의 신뢰성 지표를 이용해 길어깨차로제 시행으로 인한 이동성 개선 효과를 판 단하고자 한다.
2. 연구의 범위 및 절차
본 연구의 공간적 범위는 길어깨차로제를 운영하고 있는 고속도로 본선구간으로 설정하며, 시간적 범위로는 안전성 분석의 경우 교통사고 데이터를 수집 가능한 2010년~2019년으로, 이동성 분석의 경우 공공데이터 포털의 공개된 콘 존별 구간 속도, 구간 교통량 데이터를 활용할 수 있는 2010년~2020년까지로 한다.
연구의 절차는 <Fig. 1>과 같이 길어깨차로제 시행으로 인한 교통사고 영향과 이동성 분석의 필요성을 제시한 후 연 구의 방법 및 범위를 제시하였다. 그 다음으로는 교통사고 영향 분석과 이동성 분석에 관련된 문헌 및 관련 선행연구 사례를 고찰하였다. 길어깨차로제 시행 이력과 교통사고 데이터 등의 데이터 전처리 과정을 거쳐 비교그룹방법을 적용 했으며, 추가적으로 길어깨차로제 시행 이력에 부합하는 교통사고의 추출 및 양상을 분석했다. 또한 이동성 분석을 통 해 길어깨차로제 시행 구간의 속도, 교통량의 변화를 시각화하였으며 이동성 개선 판단 지표를 통해 개선 여부를 제시 했다. 마지막으로 연구수행 내용을 바탕으로 결론 및 향후 연구과제를 도출하였다.
<Fig. 1>은 본 연구의 전체적인 절차를 보여주고 있다.
Ⅱ. 관련 이론 및 연구 고찰
1. 관련 이론 고찰
1) 비교그룹방법
사전·사후 비교 방법은 교통안전 개선사업의 효과 분석 방법으로 사용되며, 교통안전 개선사업에 대한 미시행 시의 예측 사고 건수와 실제 개선사업 시행 후 사고 건수를 비교하여 효과 정도를 측정한다. 대표적인 사전·사후 방법으로는 단순사고건수 비교방법(simple before-after evaluation method), 일대일 비교방법(one to one matching with yoked comparison), 비교그룹방법(before-after evaluation with comparison group), 경험적 베이지안방법 (before-after evaluation with the bayes approach) 등이 있다(Lee et al., 2007). 사전·사후 비교 방법의 장·단 점은 <Table 1>과 같다
그 중 비교그룹방법은 Hauer(1997)에 의해 처음 제시되었으며, 교통안전 개선사업 시행 후 실제 교통사고 건수와 사업이 실행되지 않았을 경우를 가정하여 추정된 교통사고 건수를 비교하는 방법이다(Kim et al., 2014). 비교그룹방 법은 사전·사후 분석 방법 중 비교 지점을 여러 곳 선택하여 분석하는 방법이며, 개선사업이 시행된 분석대상구간과 교 통량 및 기하구조가 유사한 개선사업 미시행 구간을 비교대상구간으로 선택해 사고 건수를 비교하여 개선사업이 교통안 전에 미치는 영향을 종합적이고 공정하게 평가할 수 있는 장점이 있다. 다시 정리하면, 비교대상구간은 교통안전 개선 사업이 시행되지 않은 도로 중 분석 대상 도로와 유사한 도로로 선정하며, 개선사업 미시행 비교대상구간의 사고 건수 증감률을 통해 개선사업 시행 분석대상구간의 미시행 시 사고 건수를 예측하며, 이를 통해 개선사업의 영향을 평가하는 방법이며, 계산 식은 다음과 같다(Hauer, 1997). 참고로, 사후시점에서 해당구간에 사업이 진행되지 않았을 가정아래 의 예측된 교통사고 건수인 π를 계산하는 방법은 Kim et al.(2014)에서 자세히 설명되고 있다.
여기서,
-
λ : 사후시점에서 해당구간에서 조사된 실제 교통사고 건수
-
π : 사후시점에서 해당구간에 사업이 진행되지 않았을 가정아래의 예측된 교통사고 건수
-
δ : 교통사고 감소건수
-
θ : 교통사고 감소율
-
ω : 오즈비(odds ratio)
-
rc : 비교대상 구간의 시행 전·후의 교통사고 비율
-
: 교통사고 감소건수의 분산
-
: 교통사고 감소율의 분산
-
Nbt : 분석대상도로의 사전 교통사고 건수
-
Nat : 분석대상도로의 사후 교통사고 건수
-
Nbc : 비교대상도로의 사전 교통사고 건수
-
Nac : 비교대상도로의 사후 교통사고 건수
해당 식에서 산출되는 오즈비(odds ratio)는 교통안전 개선사업의 시행 이전과 이후의 사고율을 분석대상구간에서 의 사고와 비교대상구간에서의 사고를 비교하여 계산한 값으로 1.0일 때 교통사고 감소에 영향을 미치지 못함을 의미 하며, 1.0보다 클 경우 그 값이 클수록 교통사고 감소에 큰 영향을 미친다고 결론 내릴 수 있다(Lee et al., 2007).
Hauer의 비교그룹방법을 기반으로 할 시, 분석대상구간의 개선사업 시행 전·후 사고 건수를 분산으로 계산하 기에 의미를 가질 수 있는 표본을 가지기 위해 시행 전·후 15년을 계측한다. 하지만 본 분석에서는 길어깨차로 제 시행 전·후 3년간의 사고건수를 통해 분석하였다.
2) 신뢰성 지표
신뢰성 지표는 주어진 교통상황 하에서 목적지까지 이동하는데에 통행 시간의 변동분을 설명하며, 추상적인 통행 시 간 신뢰성을 명확하게 표현할 수 있다(Park et al., 2019). 길어깨차로제 시행으로 인한 이동성 개선 평가를 위해 이 동성 방면의 신뢰성 지표로는 미국 연방도로청의 “고속도로 성과 측정 가이드라인”에서 활용되는 다양한 지표들 중 통행 시간지표(travel time index, TTI), 계획통행시간지표(planning time index, PTI), 평균통행시간지수(buffer index, BI)를 선정하였으며, 국내에서는 한국도로공사에서 활용하는 소통일관성지수(traffic consistency index, TCI)를 선정하였다(TRB, 2006;Park et al., 2019;Lee and Kim, 2012).
TTI는 통행시간지표로 교통혼잡 정도를 계량화하기 위해 사용되고 있으며, 평균 통행 시간(average travel time) 을 자유교통류 통행 시간(free flow travel time)으로 나누어서 산출한다. 구간별 자유속도로 주행 시 해당 구간의 통 행 시간과 첨두시 평균 통행 시간의 비를 나타낸다. TTI의 값이 클수록 첨두시 혼잡이 심하다는 것을 의미한다. 최솟값 은 1.0이며 산출식은 식(6)과 같다. 예를 들어 TTI 값이 1.2이면 대략적으로 혼잡이 없는 비첨두시에 비하여 첨두시에 통행 시간이 20% 증가한다는 것을 의미한다(Park et al., 2019).
PTI는 계획시간지표로 불리우며, 자유속도 상태 통행 시간 대비 95분위 통행 시간 비율로, 95분위 정시 도착시간을 계획하는데에 필요한 총 시간을 의미한다. 즉 마지막으로 혼잡이 기대된 한계를 초과하는 빈도이며, 산출식은 식(7)과 같다. PTI의 값이 1.0에 가까워질수록 95분위 통행 시간이 자유속도 상태에 가까워짐을 의미한다(Park et al., 2019).
BI는 평균통행시간지수로 PTI-TTI로 계산되며, 분석대상구간의 중간 속도와 하위 속도의 편차를 나타내는 지수이 다. 산출 식은 식(8)과 같으며, BI 값이 클수록 편차가 넓어 자유교통류일 때와 첨두시의 속도 편차가 큼을 나타낸다 (Park et al., 2019).
Lee and Kim(2012)는 “고속도로 소통 일관성 지수 개발” 연구에서 고속도로 소통 일관성 지수인 TCI를 제시하였 다. TCI는 24시간 동안 90.0km/h 이상의 속도로 주행했을 경우를 100으로 환산하여 이를 달성하지 못한 정체 길이 (km*h)를 차감하여 점수화한 지표이다(Lee, 2012). 산출 식은 식(9)와 같으며, TCI가 100점에 가까울수록 혼잡하 지 않은 도로라고 할 수 있다(Ahn et al., 2013).
여기서,
-
i = 노선명
-
j = 구간
-
k = 시간(1,2,3...23,24)
-
l = 구간 연장 길이(km)
-
δijk = i노선의 j구간의 k시간대 평균 속도가 90km/h 미만이면 1, 이상이면 0
2. 관련 연구
1) 길어깨차로제
Bae et al.(2008)은 고속도로 상습지정체 구간의 길어깨차로제 시행 및 효과 연구를 통해 길어깨차로제 최초 시행 1년 후의 교통량, 평균통행속도 및 지·정체 길이를 비교했으며, 분석 결과 길어깨차로제의 지·정체 저감 효과가 탁월하 고, 통행속도 역시 약 20.0km/h 증가하였음을 확인하였다. 또한, 길어깨차로제의 시행 편익이 상당하여 추가 시행이 기대되나, 안전에 대한 끊임없는 논란이 있을 것이라 예상하였다.
Hong(2013)은 길어깨차로제 시행이 인접 교통류에 미치는 영향분석 연구를 통해 서행전이현상을 분석하였다. 해 당 분석은 시공도 데이터, 속도 데이터를 통해 길어깨차로제 구간뿐만 아니라 인접 교통류 변화까지 고려하였다. 분석 결과 일부 구간에서 길어깨차로제의 시행 이후 길어깨차로제를 시행하지 않는 연결된 교통류에 서행전이현상이 발생하 였으며, 이러한 구간에는 길어깨차로제의 연장을 시행 후 소통이 개선되었다.
Cho(2012)는 고속도로 길어깨차로제 적용에 따른 지정체 완화 효과분석을 통해 영동선 여주IC→여주분기점을 대 상으로 길어깨차로제 시행효과를 분석하였으며, 개선방안을 제시하였다. 길어깨차로제 시행효과는 시행 전후의 교통량, 주행속도, 지정체 길이, 편익분석을 통해 분석하였으며, 개선효과가 뚜렷한 것으로 나타났다. 또한 교통안전상 우려를 해소하기 위한 방안을 지속적으로 강구해야 함을 강조하였다.
2) 안전성 분석
Kim(2017)은 “고속도로 갓길차로의 운영효율성과 안전성 평가 연구”를 통해 길어깨차로제의 빈번한 시행이 안전성 에 미치는 영향을 검토하였다. 분석은 단순 사고건수 비교방법, 비교그룹방법, 경험적 베이즈방법 등을 통해 연구되었 으며, 전체 구간에서 교통사고는 증가한 것으로 나타났다. 또한 길어깨차로제 운영구간의 안전성을 운영당시 서비스수 준(level of service, LOS)과 관련지어 분석했으며, 길어깨차로제를 운영할 수 있는 교통상황을 제시하였다.
Lee(2016)는 “고속도로 졸음쉼터 설치가 교통 안전성에 미치는 효과 분석 연구”를 통해 고속도로 졸음쉼터 설치 효 과를 비교그룹방법으로 검증하였다. 분석 결과 고속도로 졸음쉼터 설치 후 29.17%의 교통사고 감소효과가 있는 것으 로 나타났으며, 졸음쉼터의 설치 시 개선방향으로 변속차로 연장 확보, 주차면수 산정기준 마련 등을 제시하였다.
Kim et al.(2014)은 “비교그룹방법을 이용한 고속도로 추월차로식 오르막차로 안전성 연구”를 통해 고속도로에 설 치·운영 중인 추월차로식 오르막차로의 설치 전·후 3년 간의 교통사고 발생자료를 기초로 교통안전 시설물의 설치에 따 른 교통안전성 향상 효과를 분석하였다. 비교그룹방법을 통한 분석 결과 교통사고 감소율이 –115%로 교통사고 위험 도가 2배 이상 증가하였으며, 교통 안전성 측면에서 취약한 시설물임을 제시하였다.
3) 이동성 분석
Cho(2011)은 “고속도로 길어깨차로제 적용에 따른 지정체 완화 효과분석 연구”를 통해 고속도로 상습 지·정체 구간 의 해소를 위한 길어깨차로제의 시행 효과를 분석하였다. 고속도로 차량 검지기(vehicle detection system, VDS) 데이터를 기반으로 지·정체 길이의 변화를 분석하였으며, 이동석 분석 측면에서 첨두시간대에는 40%의 교통량이 증가 함을 확인했다. 속도 측면에서는 길어깨차로제 시행 구간에서는 지·정체가 해소되었으나, 인접 구간에서 정체가 가중되 는 현상이 나타나 지·정체 일부가 이후 구간으로 전이된 것으로 분석했다.
Ko et al.(2020)는 “고속도로 갓길차로 운영 전후 소통개선 효과분석 연구”를 통해 시공도를 기반으로 길어깨차로 제 운영 전·후 효과분석과 도로 축 단위 효과분석으로 종합적인 교통 운영 분석을 실시하였다. 연구 결과 고속도로 지· 정체 구간 정체 형성 및 해소 시점을 비교했으며, 길어깨차로제 운영 후 교통정체 해소를 확인하였다. 또한 고속도로 전반의 소통 흐름 개선여부를 판단하기 위해서 축 개념의 소통 분석을 통한 효과 비교를 수행했으며, 통행 시간 감소 효과를 개선 비율로 제시하였다.
Bae et al.(2008)는 “고속도로 상습지정체 구간의 길어깨차로제 시행 및 효과 연구”에서 길어깨차로제의 최초 도입 이후 지·정체 길이의 분석, 주행 속도 변화 및 용량 증대 효과를 분석하였다. 고속도로 지정체 구간 위치의 시각화 및 통행속도, 지정체 길이를 그래프로 나타냈으며 구간 VDS 데이터를 통해 시공도를 작성하여 지·정체 길이 감소를 시각 화하였다. 연구 결과 길어깨차로제 시행으로 인한 교통류 흐름 개선이 탁월하며, 지·정체 저감효과와 통행속도 증가를 강조하였다.
4) 연구의 차별성
먼저, 안전성 분석과 관련하여 선행 연구들에서는 다양한 사전·사후 비교방법을 적용하였다. 이러한 방법들 중에서 본 연구에서는 사전 및 사후 교통안전성을 비교적 합리적으로 분석할 수 있는 비교그룹방법을 선택하였다. 선행 연구 검토를 통해서 비교그룹방법을 사용하였지만, 본 연구에서는 비교그룹방법을 보다 정교하게 적용한 것이 차별성이라 할 수 있다. 본 연구에서는 비교그룹방법의 적용에 있어 비교대상구간의 선정에 연장, 차로 수, AADT, 휴게소 여부, 터널 수 등을 고려하여 분석대상구간과 가장 유사한 비교대상구간을 선정하였으며, 교통사고 건수 계측 시, 전체 교통사고 건수 뿐만이 아닌 경미한 교통사고인 D등급 교통사고 건수를 제외한 건수의 분석도 추가로 실시하였다. 참고로 C등급 교통사고는 부상 1명 이상, 관련 차량 3대 이상, 교통차단 측면에서 1개 차로 차단 1시간 이상의 교통사로를 말한다 (Korea Expressway Corporation, 2017). 비교그룹방법을 통한 길어깨차로제의 교통사고 영향 분석 후 길어깨차로 제를 시행하는 기간 중 실제 고속도로 교통사고 양상 분석을 통해 길어깨차로제의 안전성을 평가하려 하였다.
기존 연구는 고속도로의 이동성 평가를 위해 속도를 지표로 사용하였으나, 본 연구에서는 신뢰성 지표인 TTI, PTI, BI, TCI를 통해 이동성 개선을 수치화하였으며 고속도로 교통상황인 서행, 지체 상태의 시간을 계측하여 길어깨차로제 의 시행 전·후 길어깨차로제 시행에 따른 정체시간의 변화를 관측하였다.
Ⅲ. 자료 수집 및 대상구간 선정
1. 자료 수집 및 가공
1) 길어깨차로제 안전성 분석
교통사고 안전성 분석에 활용한 비교그룹방법은 분석대상구간과 비교대상구간의 교통사고 증감률 비교를 통해 분석 대상구간의 교통안전 개선사업 효과를 판단한다. 분석대상구간과 비교대상구간의 선정을 위해 국내 길어깨차로제 시행 구간의 연장, 차로 수, AADT, 휴게소 여부, 터널 수 등을 수집하였으며, 이는 한국도로공사 공공데이터포털 (“http://data.ex.co.kr/”) 제공 데이터를 활용하였다.
분석대상구간과 비교대상구간의 선정 이후 길어깨차로제 시행 구간의 교통사고 건수를 계측하기 위해 ‘고속도로 교 통사고 속보자료’를 활용하였으며, 교통사고 발생년도 별로 집계하였다.
수집된 길어깨차로제 시행 이력 데이터는 LCS ID, 노선명, 방향, 구간, 장비명, 이정, 표출메시지, 변경일시 등으로 구성되어 있다. 길어깨차로제의 시행 이력 데이터는 전처리하여 길어깨차로제를 시행한 시간대를 표시하도록 하였다.
교통사고 양상 분석의 경우 길어깨차로제 시행 이력 데이터를 통해 길어깨차로제를 시행한 시간대의 교통사고를 추 출하였다. 따라서 시행 이력 데이터를 전처리하여 길어깨차로제 시행 시간을 도출했으며 교통사고 속보데이터의 ‘사고 발생이정’을 기준으로 시행 이력과 부합하는 교통사고를 추출하였다.
2) 길어깨차로제 이동성 분석
길어깨차로제 시행에 따른 이동성 분석은 길어깨차로제 시행 구간의 시행 전·후 속도 변화와 교통량 변화를 통해 길 어깨차로제 시행의 이동성 개선 여부를 판단한다. 길어깨차로제 시행 구간의 속도와 교통량 데이터는 고속도로 공공데 이터포털 제공 데이터를 활용하였다.
2. 대상구간 선정
1) 길어깨차로제 안전성 분석
비교그룹방법을 적용하기 위한 분석대상구간 선정 시, 길어깨차로제의 시행 전·후의 사고 건수를 비교해야 하므로 2010년~2019년까지 총 44개 구간 중 시행 년도를 기준으로 시행 전 3년, 시행 후 3년이 추출 가능한 구간으로 설정 하였다. 또한 분석의 용이성을 위해 길어깨차로제 시행 구간이 콘존2) 단위로 구분될 것 등을 고려하여 분석 대상구간 을 선정하였다. 선정된 분석대상구간은 안성 IC→북천안 IC, 북천안 IC→천안 IC, 하남 JCT→상일 JCT, 학의 JCT →청계 TG, 동림 IC→서광주 IC로 총 5개 구간이며 <Table 2>와 같다.
비교대상구간은 분석대상구간과의 유사도를 고려해 길어깨차로제를 시행하지 않는 인접구간으로 선정했으며, AADT, 휴게소 여부, 터널 수 등을 고려하여 분석대상구간 상·하류부 2개의 콘존 중 가장 유사한 구간을 선택하였다. 비교대상구간 선정 방법의 예시는 동림 IC→서광주 IC의 비교대상구간 선정 과정인 <Table 3>와 같다. 선정된 비교대 상구간은 산월 IC→동림 IC이며, 비교대상구간 후보구간 중 AADT와 연장이 유사하며, 터널 유무, 휴게소 유무가 동 일하다.
최종적으로 선정된 분석대상구간과 비교대상구간은 <Table 4> 와 같다.
길어깨차로제 교통사고 양상 분석을 위한 대상구간 선정은 수집된 길어깨차로제 시행 이력 데이터를 기반으로 분석 하였으며, 분석 대상 기간은 대부분이 2018년 12월~2019년 12월의 1년 데이터였다. 교통사고 양상 분석을 위한 대 상 구간은 <Table 5>와 같다.
2) 길어깨차로제 이동성 분석
길어깨차로제 운영 개시일을 기준으로 전·후 월의 교통류 흐름 개선을 판단해야 하므로, 국내 길어깨차로제 운영 개 시일이 명확한 구간을 도출하였다. 고속도로 공공데이터 포털에서의 데이터는 2010년 1월부터 공개되어 있으므로, 운 영 개시일이 2010년 이후인 구간을 도출했으며, 콘존별로 나누어져 있고, 연장이 1km 이상인 구간을 분석 구간으로 선정하였다. 선정된 이동성 분석 대상구간은 총 44개 구간 중 14구간이며, <Table 6>과 같다.
Ⅳ. 길어깨차로제 안전성 분석 및 이동성 분석
1. 안전성 분석
1) 비교그룹방법 적용 결과
선정된 분석대상구간과 비교대상구간에 비교그룹방법을 적용하기 위해 ‘고속도로 교통사고 속보자료’에 기록된 해당 구간의 실 교통사고 건수를 계측하였다. ‘고속도로 교통사고 속보자료’에 기록된 교통사고 중 D등급의 교통사고는 경미 한 교통사고로 인명피해가 없는 교통사고이며, 조사관의 판단에 따라 주관이 개입될 수 있으므로 D등급의 교통사고를 제외한 분석도 추가로 필요하다고 판단했다. 따라서 비교그룹방법의 적용에 전체사고 건수(A, B, C, D 등급)와 D등급 제외 교통사고 건수로 나누어 분석하였다. 교통사고 건수는 분석대상구간의 운영개시 연도를 기준으로 전 3년, 후 3년 의 교통사고를 계측하였으며, 계측된 교통사고 건수는 <Table 7>과 같다.
계측된 교통사고 건수를 기반으로 비교그룹방법을 적용하였으며, 비교그룹방법을 통해 계산된 각 파라메타 값들은 <Table 8>과 같다. 파라메터의 값 중, 오즈비(ω)가 1.0보다 큰 값이면 고속도로 길어깨차로제가 교통사고 감소에 효 과가 있는 것으로 판단할 수 있으며, 1.0보다 작은 값일 경우 교통사고 감소에 효과가 없는 것으로 판단할 수 있다.
안성IC→북천안IC 구간의 분석 결과는 오즈비가 전체 사고 건수, D등급 제외 사고 건수 모두 1보다 작으며 교통사 고 감소에 효과가 없는 것으로 판단된다. <Table 8>의 결과는 사전, 사후 3년간을 분석했으므로 교통사고 감소건수인 –27.5(δ) 를 1년 단위로 환산하면 전체사고 기준 –9.1건, D등급 제외 사고 기준 –16.0건이므로 개선사업의 시행 이후 교통사고가 증가한 것으로 나타난다. 또한 비교그룹방법을 통해 산출된 사고 교통사고 감소율은 1.4로(표준편차 0.3) 나타나 교통사고가 증가했다고 판단된다.
같은 방법으로 북천안IC→천안IC, 하남JCT→상일JC 구간은 오즈비가 전체 교통사고, D등급 제외 교통사고 모두 1.0보다 작으며 교통사고 감소율 역시 1.0보다 큰 값으로 교통사고가 증가했다고 판단된다.
다만, 학의JCT→청계TG 구간은 전체 교통사고, D등급 제외 교통사고 모두가 1.0보다 크며 교통사고 감소율이 0.7, 0.2로 개선사업이 교통사고 감소에 효과가 있다고 판단되었으며 동림IC→서광주IC 구간도 전체 교통사고 분석 시 오즈비가 1.2로 교통사고 감소에 효과가 있다고 판단되었으나 D등급 제외 교통사고 분석에서는 교통사고 감소에 효 과가 없다고 판단되었다.
전체 구간을 통틀어 전체 교통사고 건수, D등급 제외 교통사고 분석으로 나누어 분석했을 시, 오즈비는 두 분석 모 두 1.0보다 작은 값, 교통사고 감소 효과 역시 1.0보다 큰 값으로 개선사업의 시행 시 교통사고 감소에 효과가 없으며 교통사고가 늘어나는 결과를 확인할 수 있었다.
비교분석방법 분석 결과 안성IC→북천안IC, 북천안IC→천안IC, 하남JCT→상일JC, 전체 구간은 길어깨차로제의 시행이 교통사고 감소에 효과가 없으며, 교통사고는 더욱 증가한 것으로 나타났다. 다만, 학의JCT→청계TG, 동림IC →서광주IC 구간은 길어깨차로제 시행으로 인해 교통사고가 감소한다고 나타났으며, 동림IC→서광주IC 구간의 D등급 교통사고 분석 시에는 교통사고 감소에 효과가 없다고 나타났다.
분석대상구간 중 세 구간은 길어깨차로제가 교통사고 감소에 영향을 끼치지 않으며 두 구간은 교통사고 감소에 영 향을 끼친다는 분석이 나왔지만, 전체 구간을 고려했을 때 길어깨차로제의 시행이 교통사고 감소에 영향을 끼치지 않는 다고 판단된다.
비교그룹방법 적용 결과가 다소 혼란스러운 관례로 본 연구에서는 각 구간에 대한 개별 교통사고 양상 분석을 통하여 고속도로 길어깨차로제가 교통안전에 미치는 영향을 보다 세부적으로 살펴보고자 한다.
2) 교통사고 양상 분석
길어깨차로제의 시행 이력 데이터는 2020년 기준 길어깨차로제가 시행 중인 총 44개 구간 중에서 21개 구간에서 수집되었다. 수집된 21개 구간의 길어깨차로제 시행 기간은 대부분이 2018년 12월~2019년 12월의 1년이었으며, 교 통사고 속보 데이터는 사고발생 시각, 사고발생 노선, 사고발생 이정, 사고 상세 내용 등으로 구성되어 있어, 해당 데이 터의 사고 발생 이정 및 사고 발생 시각을 통해 길어깨차로제 시행 이력과 부합하는 교통사고를 추출하였다. 즉, 길어깨 차로제 시행 중 발생한 교통사고를 분석하였다(Yun et al., 2020).
추출 결과 총 15건의 교통사고가 시행 이력에 부합하였다. 추출된 교통사고의 양상 분석을 위해, 사고 상세 내용을 통해 길어깨차로제 시행이 원인인 교통사고만을 추출하였다. 길어깨차로제 시행이 원인인 교통사고의 판단 기준은 사고 발생 지점이 길어깨 인접 차로일 것, 교통사고의 원인이 전방의 잡물, 전방주시태만 등의 이유가 아닐 것, 주행 중 차선 변경으로 인한 교통사고일 것이었으며 추출 결과 총 1건의 교통사고가 길어깨차로제 시행이 원인인 교통사고로 판단되 었다.
길어깨차로제 시행이 원인인 교통사고 1건은 3차로 주행중 차량이 4차로로 급차선 변경하여 4차로 주행 중이던 차 량 좌측 후미를 차량 우측 전면부로 추돌하였으며, 사고 충격으로 회전하여 차량 전면부로 우측 시설물에 추돌하여 5차 로로 진행해 12시방향에 정차했으며, 4, 5차로에 걸쳐 4시방향으로 정차한 사고이다.
고속도로 교통사고 속보 자료와 길어깨차로제 시행 구간, 시행 이력이 부합하는 교통사고들을 취합하여 길어깨차로 제의 시행이 교통사고의 발생에 미치는 영향을 분석하려 했으며, 부합되는 교통사고는 총 15건으로 나타났다. 이후 길 어깨차로제 시행이 원인이라고 판단되는 교통사고는 총 1건이었으며, 이를 기반으로 판단할 때, 고속도로 길어깨차로제 가 교통안전에 큰 위해 요소는 아닌 것으로 판단된다. 다만, 길어깨차로제의 시행으로 인한 교통사고를 분별하고 양상 을 분석하기에는 길어깨차로제의 시행 이력이 부족하다고 판단하기 때문에 앞으로도 지속적인 관찰이 필요하다.
2. 이동성 분석
길어깨차로제 시행에 따른 이동성 분석은 속도 분석과 교통량 분석으로 나누어 수행되었다. Boxplot 그래프는 시간 별로 속도, 교통량의 편차가 길어깨차로제 시행 전·후의 박스 크기 차이를 시각적으로 나타낸다. 또한 TTI, PTI는 1.0 에 가까울수록 자유속도상태로 주행함을 의미하며, BI가 작을수록 해당 구간의 속도 편차가 적음을 나타낸다. TCI는 값이 클수록 90.0km/h 이상으로 주행하는 시간이 많다는 것을 의미한다.
이동성 분석은 총 13구간을 분석하였으며, 천안 IC.→북천안 IC 구간의 분석결과를 예시로 서술한다. 먼저 통행 속 도 분포를 시간별로 확인하기 위해 길어깨차로제 시행 전·후 월의 시간별 속도 분포를 Boxplot 그래프로 시각화하였 다. <Fig. 2>를 참고했을 시, 그래프 상의 박스가 커진 시간대인 길어깨차로제 시행 전 15시~18시의 속도 분포는 최 저 27.4km/h에 달할 정도로 정체가 심하게 나타났으나, 길어꺠차로제를 시행한 다음 월에는 이러한 정체 패턴이 사라 진 것을 확인할 수 있다. 이는 교통혼잡이 시작되는 시점에 길어깨차로제 시행으로 인한 한 차로의 용량이 추가됨으로 써 발생되는 효과인 것으로 판단된다.
또한 <Table 9>에서 길어깨차로제 시행 전·후월의 속도 분포를 최솟값, 75%값, 중간값, 25%값, 최댓값으로 나타내어 확인하였을 때, 길어깨차로제 시행 전 월의 15시~18시 속도 75%값은 20km/h 이상 개선된 것을 확인할 수 있다.
고속도로의 교통 상황은 80.0km/h 이상인 경우 원활 상태, 80.0km/h 이하는 서행 상태, 40.0km/h 이하는 지체 상태로 표현한다. 길어깨차로제 이동성 개선 효과 분석을 위해 길어깨차로제 시행에 따라 한달 내 교통 상황별 시간을 도출하였으며, <Table 10>으로집계되었다. 분석 결과 각 월별 서행 시간은 약 20시간 감소, 지체 시간은 약 17시간이 감소한 것으로 확인되었다.
이후 길어깨차로제 시행이 이동성 개선에 효과가 있다고 판단되는 바, TTI, PTI, BI, TCI를 통한 신뢰성 지표 분 석을 통해 길어깨차로제의 시행이 이동성 개선에 준 영향을 수치화하였다. 신뢰성 지표 분석은 통상적으로 가장 정체가 심한 시간대인 첨두시와 비첨두시로 나누어 계산하였으며 그 결과는 <Table 11>과 같다.
<Fig. 2>로 확인한 정체가 심한 시간대인 9시~17시, 17시~19시의 TTI는 미미하게 감소하였으며, PTI는 큰 폭으 로 감소하였다. 또한 교통류 내 속도의 편차인 BI 역시 크게 감소하는 모습을 보였다. 다만, TCI의 경우 큰 차이를 보 이지 않으며 오히려 감소하였다. 이는 길어깨차로제는 고속도로 본선 구간 통행 속도가 80.0km/h 이하일 때에 시행되 므로 90.0km/h 이상의 교통류에는 큰 영향을 끼치지 못하기 때문인 것으로 판단된다.
교통량 분석의 경우 <Fig. 3>에서 확인할 수 있는 것처럼 뚜렷한 교통량 변화 패턴이 나타나지 않는다. 교통량 변화 량의 확인을 위해 시간대별 최솟값, 75%값, 중간값, 25%값, 최댓값을 확인하였을 때도, 변화량은 유의미하게 나타나 지 않았다. 이는 교통량 수집 장치가 길어깨에 설치되지 않은 경우가 대부분이기 때문에 증가한 교통량이 집계되지 않 은 것으로 판단된다.
즉, 교통량 분석에서는 길어깨차로제 시행으로 지·정체의 해소되었으며 길어깨로의 통행 차선이 늘어남에도 교통량 변화가 일어나지 않은 것으로 나타났다. 이는 길어깨로의 통행 차선은 늘어났지만, 교통량 수집 장치는 길어깨에 설치되 지 않은 경우가 대부분이기 때문에 길어깨차로의 통행 교통량이 집계되지 않았기 때문으로 유추된다.
위와 같은 방법으로 13개 구간을 분석했을 시, <Table 12>와 같은 결과가 도출되었다.
<Table 12>
Comprehensive Mobility Indicators for Each Section According to Hard Shoulder Running Implementation
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종합적으로 살펴보면, 속도 분석의 경우 상위 75% 속도를 기준으로 24시간 중 3시간 이상이 10.0km/h 이상 증가 한 경우 개선되었다고 판단했을 때, 분석대상구간중 3개 구간을 제외한 모든 구간에서 속도가 개선된 것으로 분석되었 다. 서행 및 지체시간은 11개 구간에서 서행시간이 감소하였으며, 7개 구간에서 지체시간이 감소하였다. 이는 길어깨 차로의 시행 기준 속도와 서행시간 기준 속도가 동일하기 때문인 것으로 보인다. 신뢰성 지표 분석 결과 TTI는 총 11 개 구간에서 감소, PTI는 8개 구간에서 감소하였으며, TCI는 9개 구간에서 증가하였다. 전반적으로 신뢰성 지표가 개 선되었으며, 이는 길어깨차로제 시행으로 인해 해당 구간의 정시성이 증가한 것으로 해석할 수 있다.
교통량 분석의 경우 공통적인 패턴이 관측되지 않았다. 길어깨차로의 시행으로 인해 주행 차로가 추가되므로 교통량이 증가할 것으로 기대되었으나, 교통량 수집 장치는 길어깨에 설치되지 않은 경우가 대부분이기 때문에 증가한 교통량이 집계되지 않은 것으로 판단된다.
3. 분석의 소결
길어깨차로제 시행에 따른 안전성 분석은 길어깨차로제를 시행하고 있는 구간과 기하구조, 교통류의 흐름이 유사한 구간을 선정하여 시행 전·후 3년간의 전체 사고건수, A~C등급의 사고 건수로 나누어 비교그룹방법을 적용하였다. 분 석결과 총 5개의 분석대상구간 중 3개 구간은 교통사고 감소에 효과가 없으며, 2개 구간 중 일부는 교통사고 감소에 효과가 있다고 나타났다. 길어깨차로제 시행 구간의 전체적인 사고 건수는 증가하였고, 길어깨차로제를 시행한 이후 교 통사고는 증가하는 추세로 나타났다. 특히, 전체 분석대상구간을 대상으로 비교그룹방법을 적용했을 때에는 개선사업의 교통사고 감소 효과를 나타내는 오즈비(odds ratio)가 0.8, 0.4로 모두 교통사고 감소 효과가 없다고 나타났다. 또한 길어깨차로제 시행 시간에 발생한 교통사고를 추출하여 길어깨차로제 시행에 따른 교통사고 양상 변화를 분석하려 했으 나, 길어깨차로제 시행 이력이 수집된 구간에서 총 15건이 추출되었으며 그중 1건이 길어깨차로제 시행으로 인한 교통 사고로 분석되었다. 이는 교통사고 양상을 분석하기에 부족하다고 판단되었다.
길어깨차로제 시행에 따른 이동성 분석은 길어깨차로제를 시행하는 구간의 시행 전·후 월의 교통량, 속도 데이터 비 교를 통해 분석되었다. 먼저, 길어깨차로제 시행 전·후 월의 교통량, 속도를 시각화 한 후 길어깨차로제 시행으로 인한 이동성 개선 여부를 판단하였으며, 개선 여부 판단은 신뢰성 지표인 TTI, PTI, BI, TCI를 이용하였다. 분석 결과 통 행속도의 경우 전반적으로 신뢰성 지표가 개선되었으며, 이는 길어깨차로제 시행으로 해당 구간의 정시성이 증가한 것 으로 해석할 수 있다. 또한 길어꺠차로제의 시행으로 고속도로 교통 상황을 분석했을 때, 서행시간과 지체시간이 큰 폭 으로 줄어들었으며, 이는 길어깨차로제의 시행 기준 속도가 60.0km/h로 고속도로 본선구간 주행 속도가 지체상태에 진입하기 전에 시행되기 때문이라고 판단되었다. 교통량 분석의 경우 공통적인 패턴이 관측되지 않았으며, 이는 교통량 수집 장치가 길어깨에 설치되지 않은 경우가 대부분이기 때문에 증가한 교통량이 집계되지 않은 것으로 판단되었다.
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제
길어깨차로제는 2007년 9월 최초 시행 이후 지정체 해소에 큰 효과를 보았으며 이후로 시행이 점차 확대되고 있는 추세이다. 다만, 본래 길어깨는 고속도로를 주행하는 이용자들의 시각적 편안함, 위급 시 차량의 대피 장소 등으로 이용 되는 공간이지만 길어깨차로제의 시행 시에는 주행을 위한 공간으로 대체된다. 따라서 길어깨차로제의 시행이 교통 안 전에 미치는 영향을 분석할 필요가 있으며 용량 증대와 지정체 해소에 탁월한 효과를 보이는 만큼 실제 교통류의 속도, 교통량 개선 효과를 분석할 필요가 있었다.
따라서 길어깨차로제의 시행에 따른 안전성과 이동성을 분석하였다. 안전성 분석은 길어깨차로제 구간의 시행 전·후 3년동안 교통사고 건수를 통해 길어깨차로제 시행이 교통사고 감소에 미치는 영향을 판단하였으며, 길어깨차로제 시행 이력과 부합하는 교통사고를 추출하여 교통사고 양상을 분석하였다. 이동성 분석의 경우 길어깨차로제 시행 전·후 월의 구간 교통량, 속도 데이터를 통해 길어깨차로제의 시행 후 통행 속도 변화 추이, 교통량 변화 추이를 시각화, 분석하였 으며 신뢰성 지표를 통해 이동성 개선 여부를 판단하였다.
안전성 분석 중 비교그룹방법 적용결과 총 5개의 분석대상구간 중 3개 구간은 길어깨차로제의 시행이 교통사고 감소 에 영향을 끼치지 않으며, 2개의 구간은 영향을 미친다는 분석이 나왔지만 전체 구간을 분석했을 때에는 교통사고 감소 에 영향이 없는 것으로 나타났다. 교통사고 건수는 시행 이후 전체적으로 증가했지만, 감소한 구간도 있어 일관된 결과 가 나타나지 않았다. 길어깨차로제 시행 이력 데이터를 통한 교통사고 추출 및 양상 분석 결과 길어깨차로제 시행 이력 데이터와 부합하는 교통사고는 총 15건이었으며, 그 중 1건이 길어깨차로제 시행으로 인한 교통사고로 판단되었다. 길 어깨차로제의 시행으로 인한 교통사고를 분별하고 양상을 분석하기에는 길어깨차로제의 시행 이력이 부족하였으며, 2018년 이전의 길어깨차로제 시행 이력이 있을 시, 양상을 명확히 분석할 수 있을 것이라 사료된다.
이동성 분석은 속도 분석의 경우 총 13개의 분석대상구간 중 3개 구간을 제외한 모든 구간이 속도가 개선되었으며, 서행시간은 11개 구간에서 감소, 지체시간은 7개 구간에서 감소하였다. 이는 길어깨차로제의 시행 기준 속도와 서행시 간 기준 속도가 동일하기 때문에 길어깨차로제의 실시로 인해 서행시간의 감소 효과가 큰 것으로 나타났다. 신뢰성 지 표의 경우에도 TTI는 총 11개 구간에서 감소, PTI는 총 8개 구간에서 감소, BI는 총 10개 구간에서 감소, TCI는 총9 개 구간에서 증가하였다. 전반적으로 신뢰성 지표가 개선되었으며 이는 길어깨차로제 시행으로 인해 해당 구간의 정시 성이 증가한 것으로 해석할 수 있다. 교통량 분석의 경우 길어깨차로제 시행 구간의 공통적인 패턴이 관측되지 않았으 며 이는 길어깨차로제가 시행되는 길어깨에 교통량 수집 장치가 설치되지 않아 집계되지 않은 교통량이 존재하기 때문 이라고 판단되었다.
본 분석은 길어깨차로제 시행 전·후를 기준으로 일정기간동안 분석하였으며, 그에 따라 일관되지 않은 결과가 도출된 한계를 가지고 있다. 따라서 분석 범위를 확장하였을 시, 더욱 명확한 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이 동성 분석의 경우 데이터 취득의 한계로 인해 2015년 이전 개통한 길어깨차로제 구간을 대상으로 하였으므로, 2015년 이후 개통한 구간에 대한 추가 분석이 필요하며, 교통량 분석 시 길어깨차로에 검지기가 설치된 구간을 대상으로 분석 한다면 교통량의 개선 효과에 대한 분석이 가능할 것으로 판단된다.
또한 안전성 분석 결과가 다소 애매모호한 부분이 있다. 이런 결과는 단순 사고건수에 근거한 비교그룹 방법에서 기 인한 결과이다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 보다 많은 구간에 대하여 분석이 필요하나 자료 수집의 한계로 인하 여 분석의 한계가 있었다는 점을 밝히고자 한다. 이러한 한계를 근본적으로 해결하기 위해서는 좀 더 개선된 방법론인 경험적 베이즈기법을 적용할 수 있다. 다만, 이렇게 하기위해서는 길어깨차로제가 시행되는 구간들에 대한 교통안전성 능함수(safety performance function, SPF)를 먼저 구축하여야 한다. 하지만, 교통안전성능함수 구첵에 많은 노력 이 필요하기 때문에 향후에는 이에 대한 연구가 보다 많이 진행될 필요가 있다.
